碳排放影子價格模型
——以深圳市電力行業為例

葉斌唐杰陸強

(哈爾濱工業大學深圳研究生院城市規劃與經濟管理學院，廣東深圳518055)

碳排放影子價格模型
——以深圳市電力行業為例

葉斌唐杰陸強

(哈爾濱工業大學深圳研究生院城市規劃與經濟管理學院，廣東深圳518055)

以煤電為主的電力行業是中國最大的溫室氣體(Green House Gas，GHG)排放部門，該部門GHG排放量約占全國GHG排放總量的40%，因此能否有效控制電力行業GHG排放增長將直接影響國家GHG減排目標能否順利實現。在電力行業碳排放受限情況下，GHG排放權(也稱碳排放權)成為電力企業生產所必須獲取的一種資源。在此基礎上，本文構建了以系統發電總成本最小化為目標的電力系統數學規劃模型，利用對偶原理求解GHG排放權的影子價格。以深圳電網為案例，本文計算了電力系統GHG排放權的影子價格并對其主要影響因素進行分析。研究結果顯示:碳排放總量對GHG排放權影子價格的影響較大，同時各種能源資源的豐富程度也會對其產生影響;核能發電可以降低發電系統平均成本，也有助于減少發電系統對碳排放權的需求，因此可以有效抑制碳排放權資源影子價格的上升;化石能源發電碳捕集和封存(Carbon Capture and Storage，CCS)改造也可以減少發電系統對碳排放權資源的需求，也會起到降低碳排放權影子價格的效果。本文所得的GHG排放權資源影子價格可以為碳排放權定價和制定碳稅稅率提供科學參考。

溫室氣體;影子價格;電力系統

碳排放權資源的價格是企業做出減排投資的最關鍵的決策依據，也是企業GHG減排成本直接體現。碳排放權資源的價格機制是碳交易市場的基本機制，有效的碳價形成機制是保障碳交易順利進行的關鍵。與傳統的供給和需求決定商品價格不同，由于配額總量的設定決定了碳配額的總供給量。減排技術的發展水平決定了企業的減排成本，從而間接決定了企業的配額需求量，因此，碳排放權配額總量的設定和減排技術的進步是碳價的決定性因素。供給與需求決定商品價格，在碳交易市場中，配額總量的設定決定碳排放權配額總供給量，而減排技術的發展水平直接影響企業減排成本，從而間接決定企業對碳排放權配額的需求量，因此碳排放權配額總量設定和減排技術進步是碳價的決定性因素。但是，現有文獻多采用傳統的商品市場定價方法或者完全依靠金融市場風險定價模型對碳配額進行定價，這些定價方法沒有考慮碳配額與傳統商品的差異，因此不能反映碳配額的長期價值［1－2］。陳詩一［3］認為污染物(也稱作非期望產出)的影子價格反映了污染物的邊際減排成本，可以作為碳市場定價的依據。本文采用數學規劃的方法構建電力系統優化模型，利用規劃模型的對偶模型求解碳排放權資源的影子價格，并分析了其主要的影響因素。

1 對偶理論與影子價格

線性規劃理論中，資源的影子價格以其稀缺性為價值依據，以邊際效益為價值尺度，反映了資源對目標值的邊際貢獻［4］。環境經濟學將影子價格引入到排污權的真實價值分析，根據定義，排污權的影子價格是指當排污權處于最優配置條件下，減少一單位污染物排放許可配額需要增加的減排成本，本文中即增加的發電成本。線性規劃原問題求解資源的最優分配方案，即現有資源最多可以生產多少產品，而對偶問題則重點對資源進行恰當估價，因此電力系統線性規劃模型的對偶問題可以用來確定碳排放權資源的影子價格。該影子價格是線性規劃原問題對偶模型中對偶變量的最優解，可以反映在電力系統中GHG排放權資源的稀缺程度，可以表征均衡價格意義上生產要素內在的或真正的價格［5］。

2 碳排放約束環境下，電源結構低碳優化模型

2．1 基本假設

(1)電力系統碳排放受到排放總量限制，在此情況下，一方面電力公司要滿足區域電力需求，另一方面，如果區域電力需求不斷增長，電力公司就必須增加低碳排放發電部分的比例，降低發電系統的平均碳排放強度，以滿足碳排放總量約束。

(2)可以通過區域內部可再生能源資源(太陽能、風能、水能等)，以及區域外部輸入的化石能源資源滿足(天然氣、煤炭等)滿足區域電力需求。電力企業可以自由調整不同類型發電機組的運行時間，以滿足區域電力需求和區域GHG排放總量上限的要求。

(3)電力設備的制造能力不存在瓶頸，特別是風電和光伏發電等新能源發電設備的供應不存在上限，這一假設和目前我國新能源發電設備產能吻合。

(4)風電、光伏、水電等新能源上網電價按照國家發改委制訂的標桿電價計算。

(5)為了保證供電質量和安全，區域內部所有發電機組的發電量既要滿足總量需求，也要滿足峰負荷需求。除此之外還必須保有一定的備用發電容量，應該保證裝機規模超過年最高用電負荷的15%。

(6)燃煤電廠和燃氣電廠均可實施CCS技術改造，且在電廠周圍存在足夠的地質埋存或者海洋埋存容量。

(7)電力調度的優先順序依次為核電、水電、風電、光伏、煤電和燃氣發電。核電和水電站一旦建成，發電容量必須優先調度，即核電和水電處在電力調度的最優先級別。只有先滿足核電和水電上網需求后，其它發電方式才可上網。

2．2 優化模型

本節建立了以發電成本最小化為目標的線性規劃模型，模型的約束條件包括電力需求、發電峰負荷、GHG排放總量和區域能源資源的可獲取量。

2．2．1 目標函數

本模型的目標是最小化發電系統年發電總成本，以滿足電力系統的經濟性要求。同時必須兼顧環境效益，即碳排放總量不能超過配額總量控制上限。

其中，Z為電網系統年發電總成本(元);Ci為第i種發電方式發電成本(元/kWh)(i=1，2，3，4，5，下同);Xi為第i種發電方式裝機規模(kW);φi為第i種發電方式負荷因子，反映機組的年利用率，其值為機組年運行小時數與8 760(1年總小時數)的比值;h為一年的小時數8 760。

2．2．2 約束條件

(1)電力需求限制，即所有機組的年發電總量必須大于或等于區域電力年需求總量:

其中，D為區域電力年需求總量(單位kWh)。

(2)最高負荷限制，即所有機組裝機總規模必須滿足全年電力峰負荷需求，并且還有一部分富余。在用電高峰時刻，風電和光伏不一定能夠滿負荷發電，煤電和燃氣電站也可能出現突發事件，影響供電能力，因此確保一定比例備用容量是安全供電所必需的:

其中P為區域電力需求峰負荷;T為容量備用系數(按照我國《電力系統穩定導則》規定，備用容量為最大負荷的 15%［6］)。

其中，Ei為第i種發電方式GHG排放強度(kg CO2-e/kWh)①;G為區域GHG年排放量上限。

(4)區域能源資源可獲取量限制，某一個區域的能源資源不是無限的，存在資源總量上限，即:

其中，Ri為第i種能源資源的年可獲取量上限。

(5)參數的非負限制:

3 算例

2011年10月29日，國家發展改革委印發《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，正式啟動中國碳交易試點工作，深圳市成為碳交易試點城市之一。在“總量控制+交易”(Cap and Trade)機制安排下，深圳各行業GHG排放將面臨總量限制，承擔GHG減排壓力。電力行業是深圳碳交易市場的主要參與者，其減排成本對整個碳交易市場的減排成本產生重要影響。本研究基于2011年的深圳電網電力需求量和供電容量數據。

3．1 發電機組經濟技術參數

模型考慮了深圳現有的可再生能源資源:風電和光伏發電，化石能源中考慮了煤電和燃氣發電，此外深圳還擁有大亞灣核電站，因此本模型也重點研究了核電機組發電量對碳交易市場價格的影響。模型中主要參數取值見表1。

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表1 各發電方式重要技術經濟參數表Tab．1 Economic and technical parameters of power generation technologies

3．2 深圳市能源資源狀況

深圳市地處北緯 22°27'－22°39'，緯度較低，日照充沛，全年日照時間約2 000小時，太陽輻射年總量在4 759－5 116 MJ/m2之間，太陽能資源較為豐富，適合發展太陽能發電產業。雖然深圳市本地沒有天然氣資源，但是中海油在深圳大鵬灣建設了液化天然氣(LNG)接收站，LNG年接納能力達到400萬t/年。深圳大鵬半島東南部海上風力資源較為豐富，適合開發海上風力資源［9］。由于風電、光伏電站規模巨大的初期投資，以及目前深圳電網對風電、光伏發電等間歇性電源的接納能力，這些可再生能源資源在現有的技術條件下，經濟可開發量是有限的，根據深圳經濟發展基礎，風電資源上限取150萬kW，光伏發電取300萬kW。核電資源方面，深圳市大亞灣核電基地是中國目前正在運行核電站中裝機容量最大的核電基地。擁有大亞灣、嶺澳兩座核電站，共六臺百萬千瓦級壓水堆核電機組，年發電能力約450億 kWh，但其中70%輸往香港，因此深圳本地可利用的核電機組容量有限，模型中核電裝機容量上限取值200萬kW。

3．3 電力需求

根據深圳市發展與改革委員會的數據，2011年深圳市全年電力需求約為700億 kWh，最高電力負荷達到1 350萬 kW。

4 結果與討論

將深圳電網系統相關參數代入電力系統線性規劃模型。采用線性規劃軟件LINGO12．0編程求解上述線性規劃模型的對偶規劃，得到碳排放權資源的影子價格。

4．1 GHG排放總量上限對碳排放權影子價格的影響

在年用電量確定的情況下，碳排放總量上限與發電GHG排放強度正相關，為了便于后面分析，定義整個電力系統的平均GHG排放強度μ:

其中:μ為電力系統GHG排放強度(單位kg CO2-e/kWh)，μ值越小表明碳約束越緊，因此μ值可以作為衡量碳排放控制政策的指標;ECO2為系統內總的GHG排放量(單位kg CO2-e)。

優化結果顯示(見圖1):①當μ值允許高于0．775 kg CO2-e/kWh時，即單位發電量碳排放可以高于0．775 kg CO2-e/kWh，這一碳排放強度要求表明碳限制政策較松;由于深圳電網核電比例較大，可再生能源資源相對豐富，電力系統中主力機組煤電、燃氣發電和核電就可以將平均碳排放強度降低到這一水平，不需要開發高成本的風電和光伏發電;與之對應的發電平均成本約為0．500元/kWh。②當μ值降低到0．750 kg CO2-e/kWh左右時，僅僅依靠煤電、燃氣發電和核電不能同時滿足電量需求和GHG排放量的上限要求，需要風力發電進入系統才可以達標，此時碳排放權的影子價格為0．217元/kg CO2-e，系統發電總成本增加到 0．506元/kWh。③當 μ值需要控制在0.575 kg CO2-e/kWh以下，系統中風力資源和光伏資源得到利用充分，要想達到這一要求，必須實施碳捕集和封存，降低煤電和燃氣發電的碳強度。

圖1 發電成本和排放權影子價格隨μ值變化曲線Fig．1 The curve of GHG emissions shadow price and the cost of power generation with the value ofμ

4．2 核能發電對碳排放權影子價格影響

根據Bhat［7］的研究結論，核電全生命周期的GHG排放強度為24．2克CO2－e/kWh，本模型中核電碳排放強度采用該數據。核電發電成本參照國家發改委核定的我國四座已經投產核電站平均上網電價0．424元/kWh①。由于核電機組運行特點，負荷因子一般超過0．80，本文核電負荷因子取值0．85①。

由表2可以看出，核電發電成本低于其它4種發電方式的發電成本，因此核電機組的加入可以降低整個發電系統總成本。若μ值等于0．1，即要求發電系統平均碳排放強度為0．1 kg CO2－e/kWh，在此要求下，不管是否有核電存在，系統都無法達到這一目標，最優化模型無解。隨著μ值逐漸增加，表明碳排放約束越來越松，系統發電成本逐漸降低，碳排放權的影子價格也越來越低，表明其稀缺性越來越低。但是總體上看，核電機組的存在不僅可以降低系統平均發電成本，也降低了系統碳排放權的稀缺性，即核電機組存在情景下，發電平均成本和碳排放權的影子價格均有所降低。

表2 有無核電情況下發電成本和碳排放權影子價格比較Tab．2 The shadow price of carbon emissions and electricity generation costs comparison with and without the nuclear case

表3給出了當μ值等于0．4的時候，有無核電機組兩種情景下發電系統結構。煤電機組和核電機組通常作為電網基負荷機組，因此，核電機組的存在首先可以部分替換煤電機組，另外核電機組和風電機組碳排放強度最接近，因此核電機組還可以部分替換了風電機組。

4．3 煤電實施CCS后對排放權影子價格的影響

煤電實施CCS改造后，發電成本增加，GHG排放量可以得到大幅度削減，因此CCS技術會對碳排放權資源價格產生重要影響(見表4)。CCS技術可以使煤電碳排放降低90%，但是發電成本也會提高50%。煤電安裝CCS系統后碳排放強度為0．15 kgCO2－e/kWh，發電成本為0.62元/kWh;燃氣發電進行CCS改造后，碳排放強度為0．09 kgCO2－e/kWh，發電成本為0．65 元/kWh［10］。

表3 有無核電情景下裝機構成(μ=0．4)Tab．3 Power installed capacity constitute in the case of with orwithout nuclear power scenarios(μ =0．4)

優化結果表明，煤電和天然氣發電加裝CCS系統一方面導致系統平均發電成本增加22．47%，另一方面也使得系統碳排放權資源價值大幅降低69．11%。

表4 CCS系統對碳排放權價格的影響(μ=0．7)Tab．4 The influence of CCS system on the price of GHG emission(μ =0．7)

5結論

本文構建了電力系統電源結構低碳優化模型，通過求解該數學規劃的對偶規劃，得到GHG排放權資源的影子價格。以深圳電網為例，進行了案例分析，研究結果表明:

(1)對于某一特定發電系統，碳排放權的影子價格受GHG排放強度上限的影響，強度上限越小，碳排放權影子價格越高。如果系統中不同能源資源可以通過相互替換滿足約束條件，碳排放權影子價格不會發生改變;只有當現有某種資源充分開發完畢，且必須增加成本更高的能源資源才能滿足減排要求時，碳排放權影子價格才會發生變化。

(2)碳排放約束情況下，核能發電降低了發電系統平均成本，也降低了發電系統對碳排放權的需求，因此可以有效抑制碳排放權資源影子價格的上升。

(3)化石能源發電CCS改造也可以降低發電系統對碳排放權資源的需求，但是由于其成本高昂，會因此增加發電系統平均發電成本。

(4)通過上述數學規劃方法，本文得到電力系統GHG排放權的影子價格，該價格可以為電力行業稅率厘定和碳交易定價提供參考。

References)

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Carbon Em issions Allowance Shadow Price Model:An App lication in Power Generation Sector of Shenzhen

YE Bin TANG Jie LU Qiang
(Department of Urban Planning and Management，Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School，Shenzhen Guangdong 518055，China)

The coal-based power industry is the largest greenhouse gases(Green House Gas，GHG)emitting sector in China，accounting for 40%of the total GHG emissions．Whether the GHG emissions reduction target of China can be successfully achieved depends largely on emissions growth from the power industry being effectively controlled．The GHG emissions allowance becomes a valuable resource if there is a GHG emission cap on power industry．This paper constructed amathematical programmingmodel at the aim ofminimizing the total costof the power system and obtained the shadow price of emission allowance according to duality principle．Shenzhen grid was selected as a case study．Shadow price of allowance was calculated according to the model and the main factors influencing it were analyzed．The results demonstrated that the shadow price of emission allowance was largely influenced by the emission cap and the energy resource richness．Nuclear power decreases the average cost of electricity of the power system and avoids the sharp increase of carbon price．The carbon capture and storage technology can also decrease the demand of carbon emission allowance and the carbon price．Shadow price of the allowance can serve as an important reference to determine the price of the GHG emissions allowance or carbon tax rate．

greenhouse gas;shadow price;power system

X24

A

1002－2104(2012)11－0172－05

10．3969/j．issn．1002－2104．2012．11．026

2012－05－09

葉斌，博士生，主要研究方向為環境管理和宏觀經濟。

廣東省軟科學項目“廣東省發展低碳技術的碳金融產品與機制創新研究”(編號:2011B070300022);廣東省自然科學基金項目“廣東省發展低碳技術的融資機制創新”(編號:10151805707000001)。

(編輯:劉呈慶)